电赛用ADS1256核心原理图及PCB图详解：优秀布局布线与电源滤波设计资源附参考程序,ADS1256原理图与PCB图详解：优质设计展现卓越性能，附参考程序资源与3D封装说明,ads1256原理图 pcb图 参考程序本资源主要核心是ads1256的原理图 pcb源文件(ad软件格式) 原理图上标注了详细介绍。 考虑周全的设计，充足的电源滤波电容等，优秀合理的pcb布局布线，pcb有丝印注明，同时采用了3d封装以方便配合结构设计。 电赛的时候用的，表现非常好 文件包含一个参考程序 ,核心关键词如下： ads1256原理图; pcb源文件(ad软件格式); 详细介绍; 电源滤波电容; 优秀合理的pcb布局布线; 丝印注明; 3d封装; 参考程序。,ADS1256原理图与PCB设计资源包：详尽布局布线，优秀电源滤波，3D封装配合结构设计

本资源是Flutter 双指缩放和双指移动共存手势检测系列之--2封装资源。实现双指缩放和双指移动共存手势检测以及控件封装他。 Flutter 3.10.6 two_fingers_zoom_mov_gesture：手势检测控件封装 twoFingersZoomMoveDirect: 依赖于 two_fingers_zoom_mov_gesture 的demo 使用：解压后 two_fingers_zoom_mov_gesture 与 twoFingersZoomMoveDirect 放置同一目录, 使用 twoFingersZoomMoveDirect 编译运行即可查看效果 博文参考：《Flutter 双指缩放和双指移动共存手势检测系列之--2封装》https://blog.csdn.net/daimengliang/article/details/135438197

Altium Designer 3D元件库，资源较全，各类硬件的封装。 Altium Designer 3D元件库，资源较全，各类硬件的封装。 Altium Designer 3D元件库，资源较全，各类硬件的封装。 Altium Designer 3D元件库，资源较全，各类硬件的封装。 Altium Designer 3D元件库，资源较全，各类硬件的封装。

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在编程领域，动态链接是将程序与库连接的方式之一，它允许程序在运行时加载所需的库，而不是在编译时。动态链接库(Dynamic Link Library, DLL)是Windows操作系统中的一个概念，而共享对象库(Shared Object, SO)则是Linux系统下的等价物。本篇将详细介绍C语言在Windows和Linux系统下如何实现动态链接库的封装以及如何进行调用。 我们来看看Windows系统下的DLL封装。DLL文件包含了可被其他程序调用的函数或数据。在C语言中，创建DLL通常涉及以下几个步骤： 1. 定义接口：创建一个头文件，声明将在DLL中实现的函数和全局变量。 2. 实现函数：在DLL项目中，根据头文件中的声明编写函数的实现。 3. 编译为DLL：使用编译器（如Visual Studio的cl.exe）将源代码编译并链接为DLL。 4. 封装：为了便于使用，可以创建一个静态库（.lib文件），其中包含导入DLL所需的导入库信息。 5. 调用：在主程序中，通过`#pragma comment(lib, "your_dll.lib")`指令引入库，并用`extern "C"`避免C++的名称修饰，然后就可以像普通函数一样调用DLL中的函数。 接下来，我们转向Linux系统的SO库封装。在Linux下，过程类似，但细节有所不同： 1. 定义接口：同样创建头文件声明函数。 2. 实现函数：在C源文件中实现这些函数。 3. 编译为SO：使用`gcc -shared -o libyour_so.so source.c -fPIC`命令将源代码编译为共享对象库。 4. 封装：在Linux中，不需要创建额外的库文件，因为链接器会自动处理SO库的链接。 5. 调用：在主程序中，使用`-lyour_so`选项链接SO库，并使用`dlopen()`和`dlsym()`函数动态加载和查找库中的函数。 这两个系统都支持动态链接，但具体实现方式和调用函数略有不同。Windows依赖于静态库文件（.lib）来提供链接信息，而Linux则直接通过编译选项链接SO库。在实际应用中，动态链接可以节省内存，因为多个程序可以共享同一份库的内存映像，同时也有利于更新和维护，因为只需要替换库文件即可，无需重新编译所有依赖它的程序。 在压缩包"动态链接封装实例"中，包含了两个示例程序，分别演示了Windows下的DLL封装和Linux下的SO库封装。你可以通过这些实例学习和理解动态链接库的工作原理，以及如何在实际项目中应用。对于初学者来说，这是一个很好的实践机会，可以帮助你深入理解动态链接的概念，并掌握在不同操作系统环境下使用动态链接库的方法。

由于高带宽存储器（High Bandwidth Memory，HBM）的高带宽特性，在2.5D封装中介层（Interposer）的版图设计过程中存在大量HBM接口的连线需要手动完成。介绍了如何使用SKILL语言在Allegro封装设计工具 (Allegro Package Design，APD) 中实现HBM接口的自动布线，将原来的手动布线时间从2周缩短到10 min，大大压缩设计周期。 在电子封装领域，2.5D封装是一种先进的封装技术，其中使用了高带宽存储器（HBM）来实现更高的数据传输速率和更高效的系统集成。2.5D封装的关键组件是中介层（Interposer），它作为一个平台，连接ASIC芯片与HBM。然而，HBM的高带宽特性使得在中介层的版图设计中需要处理大量的布线工作，特别是HBM接口的连接。传统上，这种布线是手动完成的，耗时且容易出错。 在本文中，作者探讨了如何利用Allegro Package Design (APD) 工具并结合SKILL语言来实现HBM接口的自动布线，显著提高了设计效率。SKILL是一种强大的脚本语言，用于定制Allegro的设计流程。通过编程，可以自动化原本繁琐的手动布线过程，将设计周期从两周缩短至仅10分钟。 2.5D封装中，Interposer借助硅通孔（TSV）技术将ASIC与HBM之间的信号传递，同时利用Interposer上的小尺寸线宽和线间距实现高密度布线。HBM自身是多层DRAM的堆叠，能提供极高的带宽。在版图设计中，需要连接超过1700个网络，包括地孔和地隔离，手工布线需要大约一周的时间。 手动布线通常包括四个步骤：导入扇出文件、连接HBM接口网络、添加地屏蔽和VSS Via。这些步骤均可以被自动化，例如，通过将原有设计的Sub-drawing转换为脚本并在SKILL中调用，实现自动导入；通过获取每个连线的四个关键点坐标，利用for循环遍历所有坐标，用axlDBCreatLine命令进行自动连线；通过获取地线端点坐标，用axlDBCreatVia命令自动插入VSS Via；同样使用axlDBCreatLine在Ib层创建地平面连接。 开发自动布线工具的算法实现关键在于解析和组织各个布线元素，如点坐标和线段信息，然后通过SKILL指令高效地执行这些任务。这种方法不仅提高了设计效率，还减少了人为错误的可能性，对于推动2.5D封装设计的工业化进程具有重大意义。 总结来说，基于APD的2.5D封装中介层自动化设计通过运用SKILL语言实现了HBM接口的高效布线，降低了设计复杂性，提升了设计质量，同时也大大减少了设计周期，是应对高带宽存储器集成封装挑战的有效解决方案。这一自动化设计方法有望成为未来2.5D封装设计的标准实践，进一步推动半导体行业的发展。

标题中的“PCSC规范封装的智能卡存取类”指的是基于个人计算机系统连接标准（Personal Computer System Interface，简称PCSC）规范实现的智能卡访问类。这个类为开发者提供了一个接口，可以方便地在Windows CE操作系统环境下与智能卡进行交互。 PCSC是一个开放的标准，由SMART Card Industry Association（SCIA）维护，它定义了个人计算机如何通过智能卡读卡器与智能卡通信的接口和协议。PCSC规范包括三个主要部分：应用编程接口（API），即PC/SC API，它是一组函数调用，用于应用程序与PCSC服务之间的通信；智能卡读卡器驱动程序接口，用于驱动智能卡读卡器；以及一个服务层，该层管理读卡器和智能卡之间的实际通信。 在描述中提到的“智能卡存取类”，通常会包含一系列方法，如初始化、选择卡片、发送APDU（应用程序数据单元）、接收响应、释放资源等，这些都是智能卡操作的基础。这些方法对应于PCSC API中的函数，如`SCardEstablishContext`用于建立上下文，`SCardConnect`用于连接到读卡器，`SCardTransmit`用于发送APDU命令，`SCardDisconnect`用于断开连接，以及`SCardReleaseContext`用于释放资源。 `PCSC.cpp`和`PCSC.h`是C++源代码文件和头文件，其中`PCSC.cpp`包含了实现上述功能的具体代码，而`PCSC.h`可能包含了类定义和函数声明。开发者可以直接将这些文件包含到他们的项目中，以便在CE系统下进行智能卡相关的开发工作，无需深入了解底层的PCSC细节。 智能卡开发涉及到的知识点包括： 1. 智能卡基本原理：了解卡片的结构，包括CPU卡、存储卡等不同类型，以及它们的工作机制。 2. APDU命令：学习ISO 7816标准，理解APDU的格式和如何构造及解析命令和响应。 3. PCSC API：掌握PCSC提供的函数及其用法，如SCard*系列的函数。 4. 错误处理：理解PCSC返回的错误码，以及如何适当地处理可能出现的错误情况。 5. 智能卡安全：了解如何在安全地进行身份验证、数据加密和数字签名等操作。 6. 设备兼容性：理解不同智能卡读卡器的差异，并确保代码能够适配多种设备。 7. 多线程和并发：在多用户环境中，可能需要处理多个并发的智能卡操作，了解如何实现线程安全。 在实际应用中，开发者可能还需要结合具体的业务需求，比如在身份认证、电子支付、数据加密等领域使用智能卡技术。PCSC规范封装的智能卡存取类为开发者提供了一种标准化、便捷的方式来与智能卡进行交互，极大地简化了开发过程。

近半年一直用瑞星微的芯片做项目，一开始并没有使用它的rknn框架，直到其它难点全部攻克后正好是2025年春节放假了，又正好这次没有旅游计划，所以在才有时间研究一下，发现rknn真是个好东西，就想把它封装到Delphi中，于是就有了我这个 rknn4Delphi 目前只写了图像识别和图像分类 2个模块，并且已开源到 github： 随着人工智能技术的飞速发展，将机器学习模型应用于各类软件开发中已成为一种趋势。瑞星微作为一家知名的半导体公司，其推出的RKNN（Rockchip Neural Network）推理框架在边缘计算领域表现不凡。RKNN为开发者提供了一种高效、便捷的方式来部署神经网络模型到基于瑞星微芯片的设备上。在此基础上，探索将RKNN框架封装进Delphi编程语言的实践中，无疑对于拓宽Delphi的应用场景和提升其处理复杂算法的能力有着重要的意义。 Delphi作为一种快速应用开发工具，其简洁的语法、强大的编译器和丰富的组件库使得它在桌面应用程序的开发中占据一席之地。然而，在处理深度学习、图像处理等人工智能相关任务时，Delphi本身的功能相对有限。通过封装RKNN框架，开发者能够利用RKNN高效的数据处理能力，在Delphi环境下实现复杂的图像识别和分类功能，这无疑增强了Delphi的应用范围和竞争力。 本项目名为rknn4Delphi，它主要包含了图像识别和图像分类两个模块，这两个模块是计算机视觉中最为基础且应用广泛的领域。图像识别主要涉及到从图像中识别出特定的物体或者模式，而图像分类则是将图像划分到不同的类别中。rknn4Delphi封装了RKNN框架后，能够支持开发者将训练好的神经网络模型部署到使用Delphi开发的应用程序中，从而实现快速准确的图像处理能力。 此外，rknn4Delphi已经被开源到GitHub上，这为全球的开发者社区提供了一个宝贵的资源。开源意味着更多的开发者可以参与到这个项目的完善中来，不仅能够利用此框架加速自己的项目开发，还能够对rknn4Delphi进行改进和扩展，使其适应更多特定的业务需求和硬件平台。开源的做法也符合当前软件开发领域提倡的协作和共享精神，有助于形成一个更加开放和活跃的开发者社区。 至于rknn4Delphi如何在实际应用中发挥作用，我们可以想象一个典型的场景：在零售行业，通过摄像头收集的顾客购买行为视频流可以被rknn4Delphi处理，以识别商品种类并统计各类商品的销售情况。这不仅能够帮助商家更精准地进行库存管理和销售策略的制定，还可以为顾客提供个性化的购物体验。在医疗领域，rknn4Delphi也可以辅助医生进行疾病的早期诊断，通过图像识别技术快速检测出病变组织，从而提高诊断的准确率和效率。 rknn4Delphi作为将RKNN框架成功封装进Delphi环境的项目，对于想要在Delphi中实现深度学习应用的开发者来说，是一个非常有价值的学习和工作资源。它不仅降低了技术门槛，还促进了技术的创新和应用，有望推动Delphi在新时代中的发展。同时，rknn4Delphi的开源性质也为全球开发者带来了便利，有助于形成一个互助合作的技术社区。

将海康工业相机SDK去图所得的CImage图像转换为海康VM算子能用的CMvdImage图像。已经封装好函数，可以直接调用。转换流程讲解查找我对应的博客。如果需要相机算子中别的图像转换也可以参照这个函数，过程是一样的，只是内部参数修改一下。 标题中提到的“海康机器人工业视觉相机SDK”指的是海康威视为开发者提供的软件开发工具包，用于开发与海康工业相机配合使用的应用程序。SDK中通常包含了一系列的API函数和接口，允许开发者能够更加方便地与工业相机进行交互，例如获取图像数据、控制相机参数等。而“CImage图像”是海康相机SDK中用于表示图像数据的一个类，它能够封装从相机获取的图像帧。而“VM算子”可能指的是海康威视VM系列视觉处理器，这类处理器在机器视觉应用中用于图像处理和分析。CMvdImage则是VM算子使用的图像数据格式，它是一个专门用于VM算子图像处理的类。 描述中提到的“封装函数”意味着程序员已经编写了一个函数，可以直接将SDK中的CImage图像格式转换为CMvdImage格式。这个封装函数简化了转换过程，用户不需要了解底层转换的细节，只需要直接调用该函数即可完成图像格式的转换。同时，描述中提到了通过博客可以进一步了解转换流程，表明提供了一个详细的解释和指导，以帮助用户更好地理解如何使用该封装函数。此外，如果需要进行其他类型的图像转换，这个封装函数的流程是类似的，只需要对内部参数进行调整即可。 标签“c# 制造”表明这个知识点与C#编程语言和制造行业相关。C#是一种由微软开发的面向对象的编程语言，常用于开发Windows平台的桌面应用程序、服务器应用程序以及在其他平台上的应用程序。在制造行业，尤其是机器视觉领域，C#被广泛用于开发与硬件设备交互的应用程序。 在部分内容中，我们看到了一个C#方法的实现，这个方法负责将CImage图像数据封装转换为CMvdImage图像数据。方法首先创建了一个CMvdImage对象实例和一个MVD_IMAGE_DATA_INFO结构体实例。这个结构体用于保存图像数据的相关信息，比如数据通道的长度和大小。然后，使用Marshal.Copy函数将CImage图像数据从非托管内存地址复制到托管的byte数组中。 接下来，根据CImage图像的像素类型，为CMvdImage图像设置数据通道的行步长。行步长是指每行图像数据的字节数，对于单通道8位灰度图（Mono8）和三通道24位RGB图（RGB8_Packed），行步长的计算方式是不同的。完成这些准备工作后，使用CMvdImage的InitImage方法进行初始化，传入图像的宽度、高度、像素格式以及包含图像数据信息的MVD_IMAGE_DATA_INFO实例。 通过这个过程，CImage图像被成功封装转换成了VM算子可以使用的CMvdImage图像。这一转换过程对于开发人员而言是透明的，他们只需关注于如何使用封装好的方法，而不需要深入了解底层的图像处理和内存管理的细节。对于希望深入学习如何处理图像数据或希望开发机器视觉应用的开发者来说，理解和掌握类似这样的图像封装转换机制是非常重要的。

此工具比较有针对性，专门针对封装系统或新笔记本优化设置时将各种繁琐的手动操作内容自动化完成。工具可根据自己的需求环境，自由配置需要优化的项目。上百项优化内容，近乎一键完成，非常灵活高效。并且附带很多非常实用的功能，包括用于辅助系统封装的个性设置备份还原，默认应用关联备份还原，用户文档资料存储路径与资料转移，目标系统信息查看，目标系统注册表离线修改与导入，电脑厂商OEM和LOGO图标注入，OEM信息设置，输入法和资源管理器仿WIN7设置等等原创功能，还有各种系统常用功能命令查询等等系统自带功能和第三方使用工具等等。是电脑装机维修人员封装系统优化系统的得力助手！